模式识别习题及答案

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模式识别试卷及答案

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模式识别试卷及答案一、选择题(每题5分,共30分)1. 以下哪一项不是模式识别的主要任务?A. 分类B. 回归C. 聚类D. 预测答案:B2. 以下哪种算法不属于监督学习?A. 支持向量机(SVM)B. 决策树C. K最近邻(K-NN)D. K均值聚类答案:D3. 在模式识别中,以下哪一项是特征选择的目的是?A. 减少特征维度B. 增强模型泛化能力C. 提高模型计算效率D. 所有上述选项答案:D4. 以下哪种模式识别方法适用于非线性问题?A. 线性判别分析(LDA)B. 主成分分析(PCA)C. 支持向量机(SVM)D. 线性回归答案:C5. 在神经网络中,以下哪种激活函数常用于输出层?A. SigmoidB. TanhC. ReLUD. Softmax答案:D6. 以下哪种聚类算法是基于密度的?A. K均值聚类B. 层次聚类C. DBSCAND. 高斯混合模型答案:C二、填空题(每题5分,共30分)1. 模式识别的主要任务包括______、______、______。

答案:分类、回归、聚类2. 在监督学习中,训练集通常分为______和______两部分。

答案:训练集、测试集3. 支持向量机(SVM)的基本思想是找到一个______,使得不同类别的数据点被最大化地______。

答案:最优分割超平面、间隔4. 主成分分析(PCA)是一种______方法,用于降维和特征提取。

答案:线性变换5. 神经网络的反向传播算法用于______。

答案:梯度下降6. 在聚类算法中,DBSCAN算法的核心思想是找到______。

答案:密度相连的点三、简答题(每题10分,共30分)1. 简述模式识别的基本流程。

答案:模式识别的基本流程包括以下几个步骤:(1)数据预处理:对原始数据进行清洗、标准化和特征提取。

(2)模型选择:根据问题类型选择合适的模式识别算法。

(3)模型训练:使用训练集对模型进行训练,学习数据特征和规律。

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模式识别习题及答案模式识别习题及答案【篇一:模式识别题目及答案】p> t,方差?1?(2,0)-1/2??11/2??1t,第二类均值为,方差,先验概率??(2,2)?122???1??1/21??-1/2p(?1)?p(?2),试求基于最小错误率的贝叶斯决策分界面。

解根据后验概率公式p(?ix)?p(x?i)p(?i)p(x),(2’)及正态密度函数p(x?i)?t(x??)?i(x??i)/2] ,i?1,2。

(2’) i?1基于最小错误率的分界面为p(x?1)p(?1)?p(x?2)p(?2),(2’) 两边去对数,并代入密度函数,得(x??1)t?1(x??1)/2?ln?1??(x??2)t?2(x??2)/2?ln?2(1) (2’)1?14/3-2/3??4/32/3??1由已知条件可得?1??2,?1,?2??2/34/3?,(2’)-2/34/31设x?(x1,x2)t,把已知条件代入式(1),经整理得x1x2?4x2?x1?4?0,(5’)二、(15分)设两类样本的类内离散矩阵分别为s1??11/2?, ?1/21?-1/2??1tt,各类样本均值分别为?1?,?2?,试用fisher准(1,0)(3,2)s2-1/21??(2,2)的类别。

则求其决策面方程,并判断样本x?解:s?s1?s2??t20?(2’) ??02?1/20??-2??-1?*?1w?s()?投影方向为12?01/22?1? (6’) ???阈值为y0?w(?1??2)/2??-1-13 (4’)*t2?1?给定样本的投影为y?w*tx??2-1?24?y0,属于第二类(3’) ??1?三、(15分)给定如下的训练样例实例 x0 x1 x2 t(真实输出) 1 1 1 1 1 2 1 2 0 1 3 1 0 1 -1 4 1 1 2 -1用感知器训练法则求感知器的权值,设初始化权值为w0?w1?w2?0;1 第1次迭代2 第2次迭代(4’)(2’)3 第3和4次迭代四、(15分)i. 推导正态分布下的最大似然估计;ii. 根据上步的结论,假设给出如下正态分布下的样本,估计该部分的均值和方差两个参数。

模式识别作业题(1)

模式识别作业题(1)

m 2 mn ] 是奇异的。 mn n 2
1
2、参考参考书 P314“模式识别的概要表示”画出第二章的知识结构图。 答:略。 3、现有两类分类问题。如下图所示, (1,
1 1 3 ) 、 ( , ) 、 (1, 3 ) 、 (1,-tan10°)为 3 2 2 3 3 ,- * tan 10° ) 、 (2,0)为 W2 类。 5 5
W1 类,其中(1,-tan10°)已知为噪声点; (1,0) 、 ( 自选距离度量方法和分类器算法,判别(
6 ,0)属于哪一类? 5
答:度量方法:根据题意假设各模式是以原点为圆心的扇状分布,以两个向量之间夹角(都 是以原点为起点)的余弦作为其相似性测度,P22。 然后使用 K 近邻法,K 取 3,求已知 7 个点与(
2
答: (1)×,不一定,因为仅仅是对于训练样本分得好而已。 (2)×,平均样本法不需要。 (3)√,参考书 P30,将 r 的值代入式(2.26)即得。 (4)√,参考书 P34,三条线线性相关。 ( 5 ) √ ,就是说解区是 “ 凸 ” 的,参考书 P37 ,也可以证明,设 W1T X’=a, W2T X’=b, 则 a≤λW1+(1-λ)W2≤b(设 a≤b) 。 (6)√,参考书 P38。 (7)×,前一句是错的,参考书 P46。 (8)×,是在训练过程中发现的,参考书 P51。 (9)×,最简单的情况,两个点(0,0)∈w1,(2,0)∈w2,用势函数法求出来的判决界面是 x1=1。 (10)√,一个很简单的小证明, 设 X1=a+K1*e,X2= a-K1*e,X3=b+K2*e,X4= b-K2*e, Sw=某系数*e*e’,设 e=[m n],则 e *e’= [
方法三:参照“两维三类问题的线性分类器的第二种情况(有不确定区域) ”的算法,求 G12,G23,G13。 G12*x1>0, G12*x2<0, G12=(-1,-1,-1)’ G23*x2>0, G23*x3<0, G23=(-1,-1,1)’ G13*x1>0, G13*x3<0, G12=(-1,-1,1)’ 有两条线重合了。

大学模式识别考试题及答案详解

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大学模式识别考试题及答案详解Last revision on 21 December 2020一、填空与选择填空(本题答案写在此试卷上,30分)1、模式识别系统的基本构成单元包括:模式采集、特征提取与选择和模式分类。

2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量;句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。

3、聚类分析算法属于(1);判别域代数界面方程法属于(3)。

(1)无监督分类 (2)有监督分类(3)统计模式识别方法(4)句法模式识别方法4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量,则一般采用(4)进行相似性度量。

(1)距离测度(2)模糊测度(3)相似测度(4)匹配测度5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有(1)(3)(4)。

(1)(2) (3)(4)6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在(2)中进行。

(1)二维空间(2)一维空间(3)N-1维空间7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有(1);线性可分、不可分都适用的有(3)。

(1)感知器算法(2)H-K算法(3)积累位势函数法8、下列四元组中满足文法定义的有(1)(2)(4)。

(1)({A, B}, {0, 1}, {A01, A 0A1 , A 1A0 , B BA , B 0}, A)(2)({A}, {0, 1}, {A0, A 0A}, A)(3)({S}, {a, b}, {S 00S, S 11S, S 00, S 11}, S)(4)({A}, {0, 1}, {A01, A 0A1, A 1A0}, A)二、(15分)简答及证明题(1)影响聚类结果的主要因素有那些(2)证明马氏距离是平移不变的、非奇异线性变换不变的。

答:(1)分类准则,模式相似性测度,特征量的选择,量纲。

(2)证明:(2分)(2分)(1分)设,有非奇异线性变换:(1分)(4分)三、(8分)说明线性判别函数的正负和数值大小在分类中的意义并证明之。

模式识别练习题(简答和计算)

模式识别练习题(简答和计算)

这两个特征向量,即为主分量。 (3) K-L 变换的最佳准则为:
对一组数据进行按一组正交基分解,在只取相同数量分量的条件下,以均方误差计算 截尾误差最小。 (4) 在经主分量分解后,协方差矩阵成为对角矩阵,因而各主分量间相关性消除。
4、试说明以下问题求解是基于监督学习或是非监督学习: (1) 求数据集的主分量 (2) 汉字识别 (3) 自组织特征映射 (4) CT 图像的分割 答:(1) 求数据集的主分量是非监督学习方法; (2) 汉字识别:对待识别字符加上相应类别号—有监督学习方法; (3) 自组织特征映射—将高维数组按保留近似度向低维映射—非监督学习; (4) CT 图像分割—按数据自然分布聚类—非监督学习方法; 5、试列举线性分类器中最著名的三种最佳准则以及它们各自的原理。 答:线性分类器三种最优准则: Fisher 准则:根据两类样本一般类内密集,类间分离的特点,寻找线性分类器最佳的法线 向量方向,使两类样本在该方向上的投影满足类内尽可能密集,类间尽可能分开。 这种度量通过类内离散矩阵 Sw 和类间离散矩阵 Sb 实现。 感知准则函数:准则函数以使错分类样本到分界面距离之和最小为原则。 其优点是通过错分类样本提供的信息对分类器函数进行修正,这种准则是人工神经元 网络多层感知器的基础。 支持向量机:基本思想是在两类线性可分条件下,所设计的分类器界面使两类之间的 间隔为最大,它的基本出发点是使期望泛化风险尽可能小。 6、试分析五种常用决策规则思想方法的异同。 答、五种常用决策是: 1. 基于最小错误率的贝叶斯决策,利用概率论中的贝叶斯公式,得出使得错误率最小 的分类规则。 2. 基于最小风险的贝叶斯决策,引入了损失函数,得出使决策风险最小的分类。当在 0-1 损失函数条件下,基于最小风险的贝叶斯决策变成基于最小错误率的贝叶斯决

模式识别答案

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模式识别答案模式识别试题⼆答案问答第1题答:在模式识别学科中,就“模式”与“模式类”⽽⾔,模式类是⼀类事物的代表,概念或典型,⽽“模式”则是某⼀事物的具体体现,如“⽼头”是模式类,⽽王先⽣则是“模式”,是“⽼头”的具体化。

问答第2题答:Mahalanobis距离的平⽅定义为:其中x,u为两个数据,是⼀个正定对称矩阵(⼀般为协⽅差矩阵)。

根据定义,距某⼀点的Mahalanobis距离相等点的轨迹是超椭球,如果是单位矩阵Σ,则Mahalanobis距离就是通常的欧⽒距离。

问答第3题答:监督学习⽅法⽤来对数据实现分类,分类规则通过训练获得。

该训练集由带分类号的数据集组成,因此监督学习⽅法的训练过程是离线的。

⾮监督学习⽅法不需要单独的离线训练过程,也没有带分类号(标号)的训练数据集,⼀般⽤来对数据集进⾏分析,如聚类,确定其分布的主分量等。

就道路图像的分割⽽⾔,监督学习⽅法则先在训练⽤图像中获取道路象素与⾮道路象素集,进⾏分类器设计,然后⽤所设计的分类器对道路图像进⾏分割。

使⽤⾮监督学习⽅法,则依据道路路⾯象素与⾮道路象素之间的聚类分析进⾏聚类运算,以实现道路图像的分割。

问答第4题答:动态聚类是指对当前聚类通过迭代运算改善聚类;分级聚类则是将样本个体,按相似度标准合并,随着相似度要求的降低实现合并。

问答第5题答:在给定观察序列条件下分析它由某个状态序列S产⽣的概率似后验概率,写成P(S|O),⽽通过O求对状态序列的最⼤似然估计,与贝叶斯决策的最⼩错误率决策相当。

问答第6题答:协⽅差矩阵为,则1)对⾓元素是各分量的⽅差,⾮对⾓元素是各分量之间的协⽅差。

2)主分量,通过求协⽅差矩阵的特征值,⽤得,则,相应的特征向量为:,对应特征向量为,对应。

这两个特征向量即为主分量。

3) K-L变换的最佳准则为:对⼀组数据进⾏按⼀组正交基分解,在只取相同数量分量的条件下,以均⽅误差计算截尾误差最⼩。

4)在经主分量分解后,协⽅差矩阵成为对⾓矩阵,因⽽各主分量间相关消除。

模式识别习题答案(第一次)

模式识别习题答案(第一次)

−1 2 1

1
3
n ∑ t2 i =C λ i=1 i
显然,此为一超椭球面的方程,主轴长度由{λi , i = 1, · · · , n}决定,方向由变 换矩阵A,也就是Σ的特征向量决定。 2.19 假定x和m是两个随机变量,并在给定m时,x的条件密度为
1 1 p(x|m) = (2π )− 2 σ −1 exp{− (x − m)2 /σ 2 } 2
c ∑ j =1 c ∫ ∑ j =1 Rj
P (x ∈ Rj |ωj )p(ωj ) =
p(x|ωj )p(ωj )dx
又因为p(e) = 1 − p(c),所以 min p(e) ⇒ max p(c) ⇒ max
c ∫ ∑ j =1 Rj
p(x|ωj )p(ωj )dx
由上式可得到判决准则:若p(x|ωi )p(ωi ) > p(x|ωj )p(ωj ), ∀j ̸= i,则x ∈ ωi 等价于若p(ωi |x) > p(ωj |x), ∀j ̸= i,则x ∈ ωi 。 2.6 对两类问题,证明最小风险贝叶斯决策规则可表示为 ω1 p(x|ω1 ) (λ12 − λ22 )P (ω2 ) 若 ≷ 则x ∈ p(x|ω2 ) (λ21 − λ11 )P (ω1 ) ω2 证明: R(α1 |x) = λ11 p(ω1 |x) + λ12 p(ω2 |x)R(α2 |x) = λ21 p(ω1 |x) + λ22 p(ω2 |x) 若R(α1 |x) < R(α2 |x),则x ∈ ω1 , 代入即得所求结果。 2.9 写出两类和多类情况下最小风险贝叶斯决策判别函数和决策面方程。 解:两类情况下判别函数为:g (x) = R(α1 |x)−R(α2 |x),决策面方程为:g (x) = 0; 多 类 情 况 下 定 义 一 组 判 别 函 数gi (x) = R(αi |x), i = 1, · · · , c, 如 果 对 所 有 的j ̸= i, 有 :gi (x) < gj (x), 则x ∈ ωi , 其 中 第i类 和 第j 类 之 间 的 决 策 面 为:gi (x) − gj (x) = 0。 ∑c 当然,将R(αi |x) = j =1 λ(αi , ωj )P (ωj |x), i = 1, · · · , a代入亦可。 2.15 证明多元正态分布的等密度点轨迹是一个超椭球面,且其主轴方向由Σ的特征 向量决定,轴长度由Σ的特征值决定。

大学模式识别考试题及答案详解完整版

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大学模式识别考试题及答案详解HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】一、填空与选择填空(本题答案写在此试卷上,30分)1、模式识别系统的基本构成单元包括:模式采集、特征提取与选择和模式分类。

2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量;句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。

3、聚类分析算法属于(1);判别域代数界面方程法属于(3)。

(1)无监督分类 (2)有监督分类(3)统计模式识别方法(4)句法模式识别方法4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量,则一般采用(4)进行相似性度量。

(1)距离测度(2)模糊测度(3)相似测度(4)匹配测度5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有(1)(3)(4)。

(1)(2) (3)(4)6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在(2)中进行。

(1)二维空间(2)一维空间(3)N-1维空间7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有(1);线性可分、不可分都适用的有(3)。

(1)感知器算法(2)H-K算法(3)积累位势函数法8、下列四元组中满足文法定义的有(1)(2)(4)。

(1)({A, B}, {0, 1}, {A01, A 0A1 , A 1A0 , B BA , B 0}, A)(2)({A}, {0, 1}, {A0, A 0A}, A)(3)({S}, {a, b}, {S 00S, S 11S, S 00, S 11}, S)(4)({A}, {0, 1}, {A01, A 0A1, A 1A0}, A)二、(15分)简答及证明题(1)影响聚类结果的主要因素有那些?(2)证明马氏距离是平移不变的、非奇异线性变换不变的。

答:(1)分类准则,模式相似性测度,特征量的选择,量纲。

(2)证明:(2分)(2分)(1分)设,有非奇异线性变换:(1分)(4分)三、(8分)说明线性判别函数的正负和数值大小在分类中的意义并证明之。

模式识别习题及答案

模式识别习题及答案

模式识别习题及答案模式识别习题及答案模式识别是人类智能的重要组成部分,也是机器学习和人工智能领域的核心内容。

通过模式识别,我们可以从大量的数据中发现规律和趋势,进而做出预测和判断。

本文将介绍一些模式识别的习题,并给出相应的答案,帮助读者更好地理解和应用模式识别。

习题一:给定一组数字序列,如何判断其中的模式?答案:判断数字序列中的模式可以通过观察数字之间的关系和规律来实现。

首先,我们可以计算相邻数字之间的差值或比值,看是否存在一定的规律。

其次,我们可以将数字序列进行分组,观察每组数字之间的关系,看是否存在某种模式。

最后,我们还可以利用统计学方法,如频率分析、自相关分析等,来发现数字序列中的模式。

习题二:如何利用模式识别进行图像分类?答案:图像分类是模式识别的一个重要应用领域。

在图像分类中,我们需要将输入的图像分为不同的类别。

为了实现图像分类,我们可以采用以下步骤:首先,将图像转换为数字表示,如灰度图像或彩色图像的像素矩阵。

然后,利用特征提取算法,提取图像中的关键特征。

接下来,选择合适的分类算法,如支持向量机、神经网络等,训练模型并进行分类。

最后,评估分类结果的准确性和性能。

习题三:如何利用模式识别进行语音识别?答案:语音识别是模式识别在语音信号处理中的应用。

为了实现语音识别,我们可以采用以下步骤:首先,将语音信号进行预处理,包括去除噪声、降低维度等。

然后,利用特征提取算法,提取语音信号中的关键特征,如梅尔频率倒谱系数(MFCC)。

接下来,选择合适的分类算法,如隐马尔可夫模型(HMM)、深度神经网络(DNN)等,训练模型并进行语音识别。

最后,评估识别结果的准确性和性能。

习题四:如何利用模式识别进行时间序列预测?答案:时间序列预测是模式识别在时间序列分析中的应用。

为了实现时间序列预测,我们可以采用以下步骤:首先,对时间序列进行平稳性检验,确保序列的均值和方差不随时间变化。

然后,利用滑动窗口或滚动平均等方法,将时间序列划分为训练集和测试集。

(完整word版)模式识别题目及答案(word文档良心出品)

(完整word版)模式识别题目及答案(word文档良心出品)

一、(15分)设有两类正态分布的样本集,第一类均值为T1μ=(2,0),方差11⎡⎤∑=⎢⎥⎣⎦11/21/2,第二类均值为T2μ=(2,2),方差21⎡⎤∑=⎢⎥⎣⎦1-1/2-1/2,先验概率12()()p p ωω=,试求基于最小错误率的贝叶斯决策分界面。

解 根据后验概率公式()()()()i i i p x p p x p x ωωω=, (2’)及正态密度函数11/21()exp[()()/2]2T i i i i nip x x x ωμμπ-=--∑-∑ ,1,2i =。

(2’) 基于最小错误率的分界面为1122()()()()p x p p x p ωωωω=, (2’) 两边去对数,并代入密度函数,得1111112222()()/2ln ()()/2ln T T x x x x μμμμ----∑--∑=--∑--∑ (1) (2’)由已知条件可得12∑=∑,114/3-⎡⎤∑=⎢⎥⎣⎦4/3-2/3-2/3,214/3-⎡⎤∑=⎢⎥⎣⎦4/32/32/3,(2’)设12(,)Tx x x =,把已知条件代入式(1),经整理得1221440x x x x --+=, (5’)二、(15分)设两类样本的类内离散矩阵分别为11S ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦11/21/2, 21S ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦1-1/2-1/2,各类样本均值分别为T 1μ=(1,0),T2μ=(3,2),试用fisher 准则求其决策面方程,并判断样本Tx =(2,2)的类别。

解:122S S S ⎡⎤=+=⎢⎥⎣⎦200 (2’) 投影方向为*112-2-1()211/2w S μμ-⎡⎤⎡⎤⎡⎤=-==⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦⎣⎦1/200 (6’)阈值为[]*0122()/2-1-131T y w μμ⎡⎤=+==-⎢⎥⎣⎦(4’)给定样本的投影为[]*0-12241T y w x y ⎡⎤===-<⎢⎥-⎣⎦, 属于第二类 (3’)三、 (15分)给定如下的训练样例实例 x0 x1 x2 t(真实输出) 1 1 1 1 1 2 1 2 0 1 3 1 0 1 -1 4 1 1 2 -1用感知器训练法则求感知器的权值,设初始化权值为0120w w w ===;1 第1次迭代(4’)2 第2次迭代(2’)3 第3和4次迭代四、 (15分)i. 推导正态分布下的最大似然估计;ii. 根据上步的结论,假设给出如下正态分布下的样本{}1,1.1,1.01,0.9,0.99,估计该部分的均值和方差两个参数。

模式识别期末考试题及答案

模式识别期末考试题及答案

模式识别期末考试题及答案一、填空题1. 模式识别是研究通过_________从观测数据中自动识别和分类模式的一种学科。

答案:计算机算法2. 在模式识别中,特征选择的主要目的是_________。

答案:降低数据的维度3. 支持向量机(SVM)的基本思想是找到一个最优的超平面,使得两类数据的_________最大化。

答案:间隔4. 主成分分析(PCA)是一种_________方法,用于降低数据的维度。

答案:线性降维5. 隐马尔可夫模型(HMM)是一种用于处理_________数据的统计模型。

答案:时序二、选择题6. 以下哪种方法不属于模式识别的监督学习方法?()A. 线性判别分析B. 支持向量机C. 神经网络D. K-means聚类答案:D7. 在以下哪种情况下,可以使用主成分分析(PCA)进行特征降维?()A. 数据维度较高,且特征之间存在线性关系B. 数据维度较高,且特征之间存在非线性关系C. 数据维度较低,且特征之间存在线性关系D. 数据维度较低,且特征之间存在非线性关系答案:A8. 以下哪个算法不属于聚类算法?()A. K-meansB. 层次聚类C. 判别分析D. 密度聚类答案:C三、判断题9. 模式识别的目的是将输入数据映射到事先定义的类别中。

()答案:正确10. 在模式识别中,特征提取和特征选择是两个不同的概念,其中特征提取是将原始特征转换为新的特征,而特征选择是从原始特征中筛选出有用的特征。

()答案:正确四、简答题11. 简述模式识别的主要任务。

答案:模式识别的主要任务包括:分类、回归、聚类、异常检测等。

其中,分类和回归任务属于监督学习,聚类和异常检测任务属于无监督学习。

12. 简述支持向量机(SVM)的基本原理。

答案:支持向量机的基本原理是找到一个最优的超平面,使得两类数据的间隔最大化。

具体来说,SVM通过求解一个凸二次规划问题来确定最优超平面,使得训练数据中的正类和负类数据点尽可能远离这个超平面。

《模式识别与机器学习》习题和参考答案

《模式识别与机器学习》习题和参考答案

性函数。上式可以看作对 x 的各分量进行线性组合,然后平移,所以 r (x) 服从一
维高斯分布。下面计算一维高斯分布 p(r (x) | w 1) 的期望 m1 和方差 1 :
m1 [r (x) | w 1]
1
(μ 2 μ1 ) 1μ1 (μ1 1μ1 μ 2 1μ 2 )
190%
(2-13)
最小风险贝叶斯决策会选择条件风险最小的类别,即 h( x) 1 。
3.
给出在两类类别先验概率相等情况下,类条件概率分布是相等对角协方差
矩阵的高斯分布的贝叶斯决策规则,并进行错误率分析。
答:
(1)首先给出决策面的表达式。根据类条件概率分布的高斯假设,可以
得到
p(x | w i )
1/2
2 |
p(C, M ) p(C | M ) p(M ) 0.2 0.6 0.12
p( M | C )
p(C | M ) p( M )
0.12

0.25
p(C | M ) p( M ) p(C | F ) p( F ) 0.12 0.36
(2-1)
(2-2)
2. 举例说明最小风险贝叶斯决策与最小错误率贝叶斯决策的不同。
R(h( x) 1| x)
(h( x) 1| w 1) p( w 1| x) (h( x) 1| w 2) p( w 2 | x)
98.1%
(2-12)
R ( h( x ) 2 | x )
(h( x) 2 | w 1) p( w 1| x) (h( x) 2 | w 2) p( w 2 | x)
(2-16)

《模式识别》(边肇祺)习题答案

《模式识别》(边肇祺)习题答案

• 2.13 把连续情况的最小错误率贝叶斯决策推广到离散情况,并写出其判别函数。 • 2.14 写出离散情况条件风险R(ai |x)的定义,并指出其决策规则。 解: R(ai |x) = = R(ak |x) = min
c ∑ j =1 c ∑ j =1
λij P (wj |x) λij p(x|wj )P (wj )////omit the same part p(x)
1
模式识别(第二版)习题解答
§1
绪论

§2
贝叶斯决策理论
• 2.1 如果只知道各类的先验概率,最小错误率贝叶斯决策规则应如何表示? 解:设一个有C 类,每一类的先验概率为P (wi ),i = 1, ..., C 。此时最小错误率贝叶斯 决策规则为:如果i∗ = max P (wi ),则x ∈ wi 。
• 2.4 分别写出在以下两种情况 1. P (x|w1 ) = P (x|w2 ) 2. P (w1 ) = P (w2 ) 下的最小错误率贝叶斯决策规则。 解: 当P (x|w1 ) = P (x|w2 )时,如果P (w1 ) > P (w2 ),则x ∈ w1 ,否则x ∈ w2 。 当P (w1 ) = P (w2 )时,如果P (x|w1 ) > P (x|w2 ),则x ∈ w1 ,否则x ∈ w2 。 • 2.5 1. 对c类情况推广最小错误率率贝叶斯决策规则; 2. 指出此时使错误率最小等价于后验概率最大,即P (wi |x) > P (wj |x) 对一切j ̸= i 成立时,x ∈ wi 。 2
p(x|w2 )dx =
R2
p(x|w1 )dx
所以此时最小最大决策面使得P1 (e) = P2 (e) • 2.8 对于同一个决策规则判别函数可定义成不同形式,从而有不同的决策面方程,指出 决策区域是不变的。

模式识别_习题答案

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1、PCA和LDA的区别?PCA是一种无监督的映射方法,LDA是一种有监督的映射方法。

PCA只是将整组数据映射到最方便表示这组数据的坐标轴上,映射时没有利用任何数据内部的分类信息。

因此,虽然做了PCA后,整组数据在表示上更加方便(降低了维数并将信息损失降到了最低),但在分类上也许会变得更加困难;LDA在增加了分类信息之后,将输入映射到了另外一个坐标轴上,有了这样一个映射,数据之间就变得更易区分了(在低纬上就可以区分,减少了很大的运算量),它的目标是使得类别内的点距离越近越好,类别间的点越远越好。

2、最大似然估计和贝叶斯方法的区别?p(x|X)是概率密度函数,X是给定的训练样本的集合,在哪种情况下,贝叶斯估计接近最大似然估计?最大似然估计把待估的参数看做是确定性的量,只是其取值未知。

利用已知的样本结果,反推最有可能(最大概率)导致这样结果的参数值(模型已知,参数未知)。

贝叶斯估计则是把待估计的参数看成是符合某种先验概率分布的随机变量。

对样本进行观测的过程,把先验概率密度转化为后验概率密度,利用样本的信息修正了对参数的初始估计值。

当训练样本数量趋于无穷的时候,贝叶斯方法将接近最大似然估计。

如果有非常多的训练样本,使得p(x|X)形成一个非常显著的尖峰,而先验概率p(x)又是均匀分布,此时两者的本质是相同的。

3、为什么模拟退火能够逃脱局部极小值?在解空间内随机搜索,遇到较优解就接受,遇到较差解就按一定的概率决定是否接受,这个概率随时间的变化而降低。

实际上模拟退火算法也是贪心算法,只不过它在这个基础上增加了随机因素。

这个随机因素就是:以一定的概率来接受一个比单前解要差的解。

通过这个随机因素使得算法有可能跳出这个局部最优解。

4、最小错误率和最小贝叶斯风险之间的关系?基于最小风险的贝叶斯决策就是基于最小错误率的贝叶斯决策,换言之,可以把基于最小错误率决策看做是基于最小风险决策的一个特例,基于最小风险决策本质上就是对基于最小错误率公式的加权处理。

模式识别试题答案最终版

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模式识别非学位课考试试题考试科目:模式识别考试时间考生姓名:考生学号任课教师考试成绩一、简答题(每题6分,12题共72分):1、监督学习和非监督学习有什么区别?参考答案:监督学习与非监督学习的区别:监督学习方法用来对数据实现分类,分类规则通过训练获得。

该训练集由带分类号的数据集组成,因此监督学习方法的训练过程是离线的。

非监督学习方法不需要单独的离线训练过程,也没有带分类号(标号)的训练数据集,一般用来对数据集进行分析,如聚类,确定其分布的主分量等。

2、你如何理解特征空间?表示样本有哪些常见方法?参考答案:由利用某些特征描述的所有样本组成的集合称为特征空间或者样本空间,特征空间的维数是描述样本的特征数量。

描述样本的常见方法:矢量、矩阵、列表等。

3、什么是分类器?有哪些常见的分类器?参考答案:将特征空中的样本以某种方式区分开来的算法、结构等。

例如:贝叶斯分类器、神经网络等。

4、进行模式识别在选择特征时应该注意哪些问题?参考答案:特征要能反映样本的本质;特征不能太少,也不能太多;要注意量纲。

5、聚类分析中,有哪些常见的表示样本相似性的方法?参考答案:距离测度、相似测度和匹配测度。

距离测度例如欧氏距离、绝对值距离、明氏距离、马氏距离等。

相似测度有角度相似系数、相关系数、指数相似系数等。

6、SVM的主要思想可以概括为两点:(1) 它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分,从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能;(2) 它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建构最优分割超平面,使得学习器得到全局最优化,并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。

7、请论述模式识别系统的主要组成部分及其设计流程,并简述各组成部分中常用方法的主要思想。

特征空间信息获取:通过测量、采样和量化,可以用矩阵或向量表示二维图像或以为波形。

模式识别习题及答案

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模式识别习题及答案案场各岗位服务流程销售大厅服务岗:1、销售大厅服务岗岗位职责:1)为来访客户提供全程的休息区域及饮品;2)保持销售区域台面整洁;3)及时补足销售大厅物资,如糖果或杂志等;4)收集客户意见、建议及现场问题点;2、销售大厅服务岗工作及服务流程阶段工作及服务流程班前阶段1)自检仪容仪表以饱满的精神面貌进入工作区域2)检查使用工具及销售大厅物资情况,异常情况及时登记并报告上级。

班中工作程序服务流程行为规范迎接指引递阅资料上饮品(糕点)添加茶水工作要求1)眼神关注客人,当客人距3米距离时,应主动跨出自己的位置迎宾,然后侯客迎询问客户送客户注意事项15度鞠躬微笑问候:“您好!欢迎光临!”2)在客人前方1-2米距离领位,指引请客人向休息区,在客人入座后问客人对座位是否满意:“您好!请问坐这儿可以吗?”得到同意后为客人拉椅入座“好的,请入座!”3)若客人无置业顾问陪同,可询问:请问您有专属的置业顾问吗?,为客人取阅项目资料,并礼貌的告知请客人稍等,置业顾问会很快过来介绍,同时请置业顾问关注该客人;4)问候的起始语应为“先生-小姐-女士早上好,这里是XX销售中心,这边请”5)问候时间段为8:30-11:30 早上好11:30-14:30 中午好 14:30-18:00下午好6)关注客人物品,如物品较多,则主动询问是否需要帮助(如拾到物品须两名人员在场方能打开,提示客人注意贵重物品);7)在满座位的情况下,须先向客人致歉,在请其到沙盘区进行观摩稍作等待;阶段工作及服务流程班中工作程序工作要求注意事项饮料(糕点服务)1)在所有饮料(糕点)服务中必须使用托盘;2)所有饮料服务均已“对不起,打扰一下,请问您需要什么饮品”为起始;3)服务方向:从客人的右面服务;4)当客人的饮料杯中只剩三分之一时,必须询问客人是否需要再添一杯,在二次服务中特别注意瓶口绝对不可以与客人使用的杯子接触;5)在客人再次需要饮料时必须更换杯子;下班程序1)检查使用的工具及销售案场物资情况,异常情况及时记录并报告上级领导;2)填写物资领用申请表并整理客户意见;3)参加班后总结会;4)积极配合销售人员的接待工作,如果下班时间已经到,必须待客人离开后下班;1.3.3.3吧台服务岗1.3.3.3.1吧台服务岗岗位职责1)为来访的客人提供全程的休息及饮品服务;2)保持吧台区域的整洁;3)饮品使用的器皿必须消毒;4)及时补充吧台物资;5)收集客户意见、建议及问题点;1.3.3.3.2吧台服务岗工作及流程阶段工作及服务流程班前阶段1)自检仪容仪表以饱满的精神面貌进入工作区域2)检查使用工具及销售大厅物资情况,异常情况及时登记并报告上级。

(完整word版)模式识别试题答案

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(完整word版)模式识别试题答案模式识别非学位课考试试题考试科目:模式识别考试时间考生姓名:考生学号任课教师考试成绩一、简答题(每题6分,12题共72分):1、监督学习和非监督学习有什么区别?参考答案:当训练样本的类别信息已知时进行的分类器训练称为监督学习,或者由教师示范的学习;否则称为非监督学习或者无教师监督的学习。

2、你如何理解特征空间?表示样本有哪些常见方法?参考答案:由利用某些特征描述的所有样本组成的集合称为特征空间或者样本空间,特征空间的维数是描述样本的特征数量。

描述样本的常见方法:矢量、矩阵、列表等。

3、什么是分类器?有哪些常见的分类器?参考答案:将特征空中的样本以某种方式区分开来的算法、结构等。

例如:贝叶斯分类器、神经网络等。

4、进行模式识别在选择特征时应该注意哪些问题?参考答案:特征要能反映样本的本质;特征不能太少,也不能太多;要注意量纲。

5、聚类分析中,有哪些常见的表示样本相似性的方法?参考答案:距离测度、相似测度和匹配测度。

距离测度例如欧氏距离、绝对值距离、明氏距离、马氏距离等。

相似测度有角度相似系数、相关系数、指数相似系数等。

6、你怎么理解聚类准则?参考答案:包括类内聚类准则、类间距离准则、类内类间距离准则、模式与类核的距离的准则函数等。

准则函数就是衡量聚类效果的一种准则,当这种准则满足一定要求时,就可以说聚类达到了预期目的。

不同的准则函数会有不同的聚类结果。

7、一种类的定义是:集合S 中的元素x i 和x j 间的距离d ij 满足下面公式:∑∑∈∈≤-S x S x ij i jh d k k )1(1,d ij ≤ r ,其中k 是S 中元素的个数,称S 对于阈值h ,r 组成一类。

请说明,该定义适合于解决哪一种样本分布的聚类?参考答案:即类内所有个体之间的平均距离小于h ,单个距离最大不超过r ,显然该定义适合团簇集中分布的样本类别。

8、贝叶斯决策理论中,参数估计和非参数估计有什么区别?参考答案:参数估计就是已知样本分布的概型,通过训练样本确定概型中的一些参数;非参数估计就是未知样本分布概型,利用Parzen 窗等方法确定样本的概率密度分布规律。

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第一章 绪论1.什么是模式?具体事物所具有的信息。

模式所指的不是事物本身,而是我们从事物中获得的___信息__。

2.模式识别的定义?让计算机来判断事物。

3.模式识别系统主要由哪些部分组成?数据获取—预处理—特征提取与选择—分类器设计/ 分类决策。

第二章 贝叶斯决策理论1.最小错误率贝叶斯决策过程? 答:已知先验概率,类条件概率。

利用贝叶斯公式得到后验概率。

根据后验概率大小进行决策分析。

2.最小错误率贝叶斯分类器设计过程?答:根据训练数据求出先验概率类条件概率分布 利用贝叶斯公式得到后验概率如果输入待测样本X ,计算X 的后验概率根据后验概率大小进行分类决策分析。

3.最小错误率贝叶斯决策规则有哪几种常用的表示形式? 答:4.贝叶斯决策为什么称为最小错误率贝叶斯决策?答:最小错误率Bayes 决策使得每个观测值下的条件错误率最小因而保证了(平均)错误率 最小。

Bayes 决策是最优决策:即,能使决策错误率最小。

5.贝叶斯决策是由先验概率和(类条件概率)概率,推导(后验概率)概率,然后利用这个概率进行决策。

6.利用乘法法则和全概率公式证明贝叶斯公式答:∑====mj Aj p Aj B p B p A p A B p B p B A p AB p 1)()|()()()|()()|()(所以推出贝叶斯公式7.朴素贝叶斯方法的条件独立假设是(P(x| ωi) =P(x1, x2, …, xn | ωi)⎩⎨⎧∈>=<211221_,)(/)(_)|()|()(w w x w p w p w x p w x p x l 则如果∑==21)()|()()|()|(j j j i i i w P w x P w P w x P x w P 2,1),(=i w P i 2,1),|(=i w x p i ∑==21)()|()()|()|(j j j i i i w P w x P w P w x P x w P ∑===Mj j j i i i i i A P A B P A P A B P B P A P A B P B A P 1)()|()()|()()()|()|(= P(x1| ωi) P(x2| ωi)… P(xn| ωi))8.怎样利用朴素贝叶斯方法获得各个属性的类条件概率分布?答:假设各属性独立,P(x| ωi) =P(x1, x2, …, xn | ωi) = P(x1| ωi) P(x2| ωi)… P(xn| ωi)后验概率:P(ωi|x) = P(ωi) P(x1| ωi) P(x2| ωi)… P(xn| ωi)类别清晰的直接分类算,如果是数据连续的,假设属性服从正态分布,算出每个类的均值方差,最后得到类条件概率分布。

均值:∑==mi xi m x mean 11)( 方差:2)^(11)var(1∑=--=m i x xi m x 9.计算属性Marital Status 的类条件概率分布给表格计算,婚姻状况几个类别和分类几个就求出多少个类条件概率。

10,朴素贝叶斯分类器的优缺点? 答:分类器容易实现。

面对孤立的噪声点,朴素贝叶斯分类器是健壮的。

因为在从数据中估计条件概率时。

这些点被平均。

面对无关属性,该分类器是健壮的。

相关属性可能降低分类器的性能。

因为对这些属性,条件独立的假设已不成立。

11.我们将划分决策域的边界称为(决策面),在数学上用可以表示成(决策面方程) 12.用于表达决策规则的函数称为(判别函数)13.判别函数与决策面方程是密切相关的,且它们都由相应的决策规则所确定. 14.写出多元正态概率下的最小错误率贝叶斯决策的判别函数,即15.多元正态概率下的最小错误率贝叶斯决策的决策面方程为()()0i j g g -=x x16.多元正态概率下的最小错误率贝叶斯决策,当类条件概率分布的协方差矩阵为I ∧=∑2σi时,每类的协方差矩阵相等,且类内各特征间(相互独立),并具有相等的方差。

17.多元正态概率下的最小错误率贝叶斯决策,如果先验概率相等,并I ∧=∑2σi且i=1,2,...c ,那么分类问题转化为只要计算待测样本x 到各类均值的(欧式距离),然后把x 归于具有(最小距离平方)的类。

这种分类器称为(最小距离分类器)。

18.19.多元正态概率下的最小错误率贝叶斯决策,类条件()ln((|)())i i i g p P ωω==x x 11212()()ln 2ln ln ()2T i i i i i dP πω-=--∑---∑+x μx μ概率密度各类的协方差矩阵不相等时,决策面是(超二次曲面),判别函数是(二次型)第三章概率密度函数的估计1.类条件概率密度估计的两种主要方法(参数估计)和(非参数估计)。

2.类条件概率密度估计的非参数估计有两种主要的方法(Parzen 窗法)和(KN 近邻法)。

它们的基本原理都是基于样本对分布的(未知)原则。

3.如果有N 个样本,可以计算样本邻域的体积V ,然后获得V 中的样本数k ,那么P(x)=VN K4.假设正常细胞和癌细胞的样本的类条件概率服从多元正态分布 ,使用最大似然估计方法,对概率密度的参数估计的结果为。

证明:使用最大似然估计方法,对一元正态概率密度的参数估计的结果如下:5.已知5个样本和2个属性构成的数据集中,w1类有3个样本,w2类有两个样本。

如果使用贝叶斯方法设计分类器,需要获得各类样本的条件概率分布,现假设样本服从多元正态分 布则只需获得分布的参数均值向量和协方差矩阵即可,那么采用最大似然估计获得的w1类的类条件概率密度均值向量为(()3,2转置),以及协方差矩阵为(⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----422220202)。

第四章 线性判别函数1.已知两类问题的样本集中,有两个样本。

属于类, 属于类,对它们进行增广后,这两个样本的增广样本分别为 [ y1 =(1,1,-3,2)T,y2 =(-1,-1,-2,3)T ]2.广义线性判别函数主要是利用(映射)原理解决(普通函数不能解决的高次判别函数)问题,利用广义线性判别函数设计分类器可能导致(维数灾难)。

3.线性分类器设计步骤? 主要步骤:1.收集训练数据集D={x1,x2,…,xN}2.按需要确定一个准则函数J(D,w,w0)或J(D,a),其值反映分类器的性能,其极值解对应于“最好”决策。

3.用最优化技术求准则函数J 的极值解w*,w*或a*。

4.最终,得到线性判别函数,完成分类器设计5.线性判别函数g(x)的几何表示是:点x 到决策面H 的(距离的一种代数度量)。

6.增广样本向量使特征空间增加了(一)维,但样本在新的空间中保持了样本间的(欧氏距离)不变,对于分类效果也与原决策面相同。

在新的空间中决策面H 通过坐标(原点)7.Fisher 准则的基本原理为:找到一个最合适的投影轴,使_(类间)在该轴上投影之间的距离尽可能远,而(类内)的投影尽可能紧凑,从而使分类效果为最佳。

8.Fisher 准则函数的定义为 9Fisher 方法中,样本类内离散度矩阵Si 与总类内离散度矩阵Sw 分别为111ˆN k k x N μθ∧===∑22211ˆ()N k k x N σθμ∧∧===-∑(|)(,)1,2i i i p N i ω=∑=x μ1(1,3,2)T x =-2(1,2,3)T x =-0()(*),()(*)TT g x x w g x a y=+=w 12()b F S J w S S =+%%%T b T w S S =w w w w()(), 1,2iT ii i D i ∈=--=∑x S x m x m 12w =+S S S10.利用Lagrange 乘子法使Fisher 线性判别的准则函数极大化,最终可以得到的判别函数权向量11.叙述Fisher 算法的基本原理。

Fisher 准则的基本原理:找到一个最合适的投影轴,使两类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远,而每一类样本的投影尽可能紧凑,从而使分类效果为最佳。

1213.已知两类问题的样本集中,有两个样本。

属于w1类, 属于w2类,对它们进行增广规范化后,这两个样本的规范化增广样本分别为y1=(1,1,-3,2)转置和y2=(1,-1,-2,3)转置。

14.叙述感知准则的梯度下降算法的基本过程。

答:1. 初值: 任意给定一向量初始值a(1)2. 迭代: 第k+1次迭代时的权向量a(k+1)等于第k 次的权向量a(k)加上被错分类的所有 样本之和与pk 的乘积3. 终止: 对所有样本正确分类*112()w S -=-w m m 1(1,3,2)Tx =-2(1,2,3)Tx =-()()kT P Y J ∈=-∑y a a y15感知准则函数16线性判别函数g(x)的几何表示是:点x 到决策面H 的(距离的代数度量)17.感知机方法主要有两种,批量样本修正法与单样本修正法。

它们之间的区别是什么? 答 单样本修正法:样本集视为不断重复出现的序列,逐个样本检查,修正权向量批量样本修正法:样本成批或全部检查后,修正权向量 18.感知准则特点是随意确定权向量(初始值),在对样本分类训练过程中(逐步修正)权向量直至最终确定。

19.对于感知准则函数,满足( )的权向量称为解向量,解向量不止一个,而是由无穷多个解向量组成的解,称这样的区域为(解区域) 。

20.感知准则函数为 极小值时的a 为最优解证明使用梯度下降算法的迭代过程公式证明:21.下列哪种分类方法最不适用于样本集线性不可分情况:BA .Fisher 线性判别的Lagrange 乘子法B .感知准则的梯度下降算法C .最小错分样本数准则的共轭梯度法D .最小平方误差准则的梯度下降法 22.多类问题可以利用求两类问题的方法来求解。

这样做的缺点是会造成(无法确定类别的区域增大),需要训练的(子分类器及参数增多)。

23.利用最小平方误差准则函数进行分类器设计,主要是求极小化时的权向量。

当 时,最小平方误差准则函数的解等价于(Bayes)线性判别的解。

24.叙述分类器错误率估计中的留一法的运算过程。

答:1.N 个样本,取N-1个样本作为训练集,设计分类器。

2.剩下的一个样本作为测试集,输入到分类器中,检验是否错分。

3.然后放回样本,重复上述过程,直到N 次,即每个样本都做了一次测试。

4.统计被错分的次数k, 作为错误率的估计率。

25利用两类问题的线性分类器解决多类问题常用的两种方法的优缺点。

答:优点:设计思想简单,容易实现。

缺点:(1)需要训练的子分类器或参数多,效率低。

(2)无法确定类别的区域多。

【造成该问题的根本原因是将多类问题看成了多个 两类问题来解决。

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